3月4日，计算机与信息技术学院人工智能技术应用教研室和大数据技术应用教研室在实训楼会议室召开《云容器技术与应用》课程教学研讨会。课程组胡磊、周小婷、王重毅、王凯、郑欢欢等5位任课教师参加，围绕课程教学内容与进度统一、教学方法优化、AI技术在教学中的应用等议题展开深入交流。

课程负责人胡磊首先介绍了本学期《云容器技术与应用》课程的整体运行情况。该课程是大数据技术、人工智能技术应用专业的专业课，更是云计算技术应用的核心专业课，共计48学时，面向24级学生开设。会上，教师们结合前几周的实际授课情况，重点讨论了各教学模块的内容衔接与进度统一问题。

经过研讨，课程组明确了本学期10个教学项目的课时分配与进度安排：云计算基础4学时、Docker概述4学时、镜像管理10学时、容器管理12学时、编排与部署16学时、仓库部署与管理6学时、网络管理4学时、存储管理6学时、集群管理与应用6学时、安全运维管理4学时。针对Dockerfile编写、容器编排、Swarm集群等难点模块，教师们交流了各自的教学处理方式，确保不同班级在重点内容的讲解深度和练习强度上保持一致。

在教学方法和手段方面，课程组负责人胡磊总结了前期的教学经验。针对高职学生实操能力偏弱的特点，教师们一致认为应继续强化“案例驱动、任务引领”的教学模式。

王重毅老师分享了他在容器管理单元的教学实践：通过一个Web应用部署的完整案例，让学生从创建容器、配置网络、数据卷挂载到服务编排，一步步动手完成。这种“在做中学”的方式，学生掌握情况较好。周小婷老师提出，可以在编排与部署模块增加更多递进式案例，从单个服务部署到多服务协同，帮助学生逐步提升复杂问题的处理能力。

针对学生基础差异，课程组计划继续采用分层教学和小组互助的方式。在实训环节，基础较好的学生可以承担更多技术探索任务，基础薄弱的学生则在完成基本任务后，通过小组内的互帮互助巩固提高。

本次研讨会的重点议题是AI技术在《云容器技术与应用》课程中的融入路径。随着AI技术的快速发展，云原生与AI的结合日益紧密，课程组认为有必要在教学中引入相关元素。

教师们从多个角度探讨了AI的融入方式。一是在教学内容上，王凯老师建议可以在Docker编排与部署模块增加AI应用容器化部署的案例，如使用Docker Compose部署一个简单的AI模型推理服务，让学生了解AI应用上云的基本流程。二是在教学工具上，可以引导学生尝试使用AI辅助编写Dockerfile和docker-compose.yml文件，提高开发效率，同时培养利用AI工具解决问题的意识。三是在行业视野拓展上，可以在课程中穿插介绍云原生AI平台、AI驱动的运维（AIOps）等前沿概念，激发学生的学习兴趣。

周小婷老师提出，虽然目前课程大纲中尚未直接设置AI模块，但可以在实训项目中灵活融入。例如在群集管理单元，可以设计一个小型任务：在Swarm集群中部署一个AI模型服务，并配置负载均衡，让学生感受AI应用在生产环境中的部署方式。后续课程建设中可以关注行业动态，适时将AI相关工具和案例纳入教学资源库。

此外，课程组还就考核方式、实训条件保障、课程思政融入等进行了交流。教师们表示，将以本次研讨会达成的共识为基础，进一步优化教案和实训指导书，在保持课程内容规范统一的同时，积极探索AI技术与专业课程的融合，助力学生更好地适应云原生和AI时代的技术发展需求。